倉庫の棚を撮影した画像から段ボール箱の位置を検出する物体検出モデルを学習する。正解として、各箱を囲むバウンディングボックスの座標が付いている。データ拡張で画像を変換したときの正解の扱いとして、適切なものを2つ選べ。
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解説
正解 A・C
この問題の論点：物体検出での拡張と座標
ポイント
物体検出では、反転や回転など位置が動く変換のときだけ、ボックスの座標も合わせて変換します。明るさなど色の変換では座標はそのままです。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
左右反転すると、箱は左右対称の位置に移ります。たとえば幅640画素の画像で、x=100にあった箱の左端は、反転後はx=540（640−100）の右端になります。座標にも同じ変換が必要です。
- B
不適切
明るさを変える変換は画素の色だけを変え、物体の位置や大きさは動かしません。そのためボックスの座標はそのまま使います。座標を変えると、正解の位置がずれてしまいます。
- C
適切 正解
回転のように画像の中の配置を変える幾何的な変換では、物体の位置も動きます。回転後の箱を囲むようにボックスを計算し直さないと、正解と画像が食い違います。
- D
不適切
明暗の差を変えても、画素の値が変わるだけで物体の位置は動きません。座標を直す必要があるのは、反転・回転・切り出しなど、画像の中の配置を変える変換です。
補足
セマンティックセグメンテーションでも考え方は同じです。画素ごとの正解（マスク）は、反転や回転では画像と同じ変換を受け、明るさや明暗の差の変換ではそのまま使います。
試験での狙われ方
物体検出やセグメンテーションでデータ拡張をするとき、正解の座標やマスクも変換が必要かどうかを問う形が考えられます。